来源：远川研究所

8月10日，一辆正处于辅助驾驶状态的小鹏P7撞上了一辆停在高速快车道的小车，导致一人当场死亡。

根据官方的声明，事发时，一辆道路养护车正停在高架最左侧（属于违规操作），工作人员疑似在车尾作业时，一辆P7在没有减速的情况下径直撞上了前方车辆，导致作业人员被撞飞。

小鹏被公认为是国内自动驾驶水平最高的公司之一。

事实上，对于现阶段的辅助驾驶系统来说，准确识别出一个非规则的静止物体，并且及时做出正确反应绝对是一道地狱级的难题，这也是类似事故这两年层出不穷的原因。

8月8日，一辆理想ONE在开启NOA（导航辅助驾驶）时撞上高速路工程车。去年8月，一辆蔚来ES8也在辅助驾驶状态下撞击正在作业的工程车，车主不幸罹难。而特斯拉则在相似场景下涉入了更多致命事故。

高速道路上的静止物体，几乎已成辅助驾驶的致命场景。

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摄像头+毫米波雷达=青蛙眼？

当下所有拥有辅助驾驶功能的车型，都会标配AEB（自动紧急制动）功能，目的是防止追尾，减轻碰撞。

但问题在于，AEB生效的条件比较严苛——应对加塞容易失效，对静止物体容易失效，车速超过一定范围（通常是60km/h-80km/h）也可能失效。

辅助驾驶为何如此矫情？一般认为，感知系统能力的孱弱要背大锅。

8月10日涉事的小鹏P7硬件规格放到现在并不算高，XPILOT 2.5系统搭载了5个摄像头、3个毫米波雷达，其计算平台采用了英伟达上一代自动驾驶芯片Xaiver，峰值算力为30TOPS（行业一般认为L3及以上自动驾驶需要数百至上千T算力），负责高速场景的主传感器为一枚毫米波雷达和单目摄像头。

而在事发时，两种传感器因为各自的局限，未能及时识别停靠的作业车。

理想汽车创始人李想曾说：“摄像头 + 毫米波雷达的组合像青蛙的眼睛，对于动态物体判断还好，对于非标准的静态物体几乎无能。”

其中，毫米波雷达能够测量与前方物体的距离，但探测不到物体高度，信息密度低。若对其过于信任，则会造成辅助驾驶“草木皆兵”，“幽灵刹车”的现象频发。

为降低误触发率，如今毫米波雷达通常会在高速上设置为自动过滤静止目标。因此，毫米波雷达即使发现了前方的静止物体，要么会视而不见，要么很难及时做出反应。

右为传统毫米波雷达探测点云，依靠这样的数据做精确识别不现实

单目摄像头则难以精确测距，其感知环境依赖深度学习驱动的视觉识别，需要大规模的数据训练。如果某个场景或物体的训练数据不够，摄像头可能会当做物体不存在，或将其误识别为路面、天空等背景。

2016、2020、2021年，三辆特斯拉在开启Autopilot后均撞上了横亘在道路上的白色卡车。事故原因调查皆指向摄像头：它把卡车的白色车厢认成了天空[1]。

而在国内，造型迥异的作业车则成了新势力们共同的梦魇。在小鹏P7涉及的事故中，被撞车辆是一辆普通轿车，人员则在事发时站在车后，更加大了识别难度——摄像头能分别识别人类与车辆，但两者叠在一起，特征发生干涉，对摄像头来说成了一个全新的物体。

作为一个人类会觉得这很荒谬，但其实类似的案例并不鲜见——贴在车上的广告人像，会被辅助驾驶系统识别成奔跑时速60公里的真人。